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J-GLOBAL ID：201702263422697016   整理番号：17A1655682

CVモデルと改良MEモデルに基づく肺癌検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Lung Cancer Detection Algorithm Based on CV Model and Improved ME Model

著者 (4件)： Pu Chunhe (東北大学 信息科学与工程学院,遼寧 沈陽,110819) ,  Cao Peng (東北大学 信息科学与工程学院, 遼寧 沈陽 110819;中国医科大学 公共基礎学院,遼寧 沈陽 110122) ,  Zhao Hai (東北大学 信息科学与工程学院,遼寧 沈陽,110819) ,  Zhu Hongbo (東北大学 信息科学与工程学院,遼寧 沈陽,110819)
資料名： Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban)  (Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban))
巻： 38  号： 5  ページ： 639-644  発行年： 2017年 
JST資料番号： C5017A  ISSN： 1005-3026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： CT画像における悪性肺結節病巣の自動検出が難しい問題に対して、CVモデルと改良MEモデルの分割領域間の面積差異に基づく肺CT画像癌検出アルゴリズムを提案した。この方法は肺CT画像における結節境界の曖昧さを利用して悪性肺結節の最も重要な指標であると判断し、まずCVモデルと改良MEモデルの2種類の交互式目標分割アルゴリズムを用いて、それぞれ肺CT画像に対して分割し、これら2種類の分割方法による収縮効果は異なる。二つの異なる結節領域を得て、これら二つの区域間の面積差異を計算し、この区域の曖昧さを得て、最後に計算により、ファジー程度比較閾値を得て、癌が存在するかどうかを判断する。実験結果により,このアルゴリズムが肺CT画像における癌検出に対して高い精度を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  曖昧さ ,  *肺腫瘍
準シソーラス用語： *がん検出 ,  結節 ,  自動検出 ,  病巣 ,  肺結節 ,  CT画像 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image segmentation ,  level-set method ,  CV model ,  ME model ,  lung nodule detection

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： CV ,  モデル ,  肺癌 ,  検出アルゴリズム